亞馬遜員工利用自建機器學習防止他的貓帶回動物屍體_風聞

家裏有養貓，且沒有將貓關在家裏的奴才們想必都有這種經驗：貓咪常常在回家時順道把在外面獵殺的小動物帶回來讓你加菜，因為根據研究指出，貓咪們會把獵物帶回家，是因為貓咪認為伺候牠們的奴才是打不到獵物，沒有謀生能力的廢物。

亞馬遜的一名產品經理也深受其擾，為了解決貓咪老是帶回血腥禮物的問題，他在工作之餘自行利用編程工具，打造出完整的機器學習環境來避免他的兇手貓更進一步的殘殺小動物。

其實該方案的概念很簡單，那就是讓電子鎖可以選擇性的鎖定，只要貓咪的行為圖像符合某種特徵，就可以把貓咪關在外面。

為此目的，他購買了Arduino所提供的套件，這是一家專門製作開源硬件和軟件的公司。他通過使用來自亞馬遜的DeepLens攝像頭來進行訓練，當攝像頭捕捉到貓咪嘴巴里咬着獵物，就會告訴系統現在貓咪的舉動不適合放行，系統就會把貓門上鎖15分鐘，直到貓咪意識到他嘴巴上的獵物是害他被拒於門外的主要原因，決定放下獵物之後，貓門就會開啓。

但要讓系統瞭解貓咪什麼時候可以放行，什麼時候不該，花了非常大的功夫。事實上，他花了幾個月的時間來收集貓的活動照片，總數超過23000張，通過在線的機器學習服務Sagemaker來學習這些圖片，並建立出可以讓系統判斷貓咪有無咬着獵物的模型。

而整個工作其實分成幾個階段，最開始是要讓系統認出有沒有貓的存在，接着才是判斷貓的行為。而模型建立完成後，系統判斷要不要放行只需要2秒鐘。

然而在系統投入使用的前幾個禮拜，平均180次的無辜進門嘗試中，會有一次是冤枉貓咪，不過如果貓咪嘴巴上叼了獵物，大概5次可以成功阻擋4次。

雖然可能因為訓練的樣本數還不夠大，成功率無法達到百分之百，但這已經成功讓貓咪少帶了大量的無辜犧牲者進門。

貓主人表示，首次嘗試自己建立機器學習機制能有這樣的成果已經讓他很滿意了。

不過，由於把貓放到屋外，除了可能殘殺無辜小動物以外，也有可能被路上的交通工具撞傷，甚至撞死，所以儘量還是把貓留在室內比較好。